类似 Spark 在 RDD 上提供了一组基本操作符(如 map, f ilter, reduce), GraphX 同样也有针对 Graph 的基本操作符,用户可以在这些操作符传入自定义函数和通过修改图的节点属性或结构生成新的图. GraphX 提供了丰富的针对图数据的操作符. Graph 类中定义了核心的.优化过的操作符.一些更加方便的由底层核心操作符组合而成的上层操作符在 GraphOps 中进行定义.正是通过 Scala 语言的 implicit 关键字, GraphOps 中定义的操作…

简单地说,GraphX是大规模图计算框架. GraphX 是 Spark 中的一个重要子项目,它利用 Spark 作为计算引擎,实现了大规模图计算的功能,并提供了类似 Pregel 的编程接口. GraphX 的出现,将 Spark 生态系统变得更加完善和丰富:同时以其与 Spark 生态系统其他组件很好的融合,以及强大的图数据处理能力,在工业界得到了广泛的应用. GraphX 是常用图算法在 Spark 上的并行化实现,同时提供了丰富的 API 接口.图算法是很多复杂机器学习算法的基础,在单机…

GraphX基于BSP模型,在Spark之上封装类似Pregel的接口,进行大规模同步全局的图计算,尤其是当用户进行多轮迭代时,基于Spark内存计算的优势尤为明显.…

1. 整体架构 GraphX 的整体架构(如图 1所示)可以分为三部分. 图 1  GraphX 架构 存储和原语层: Graph 类是图计算的核心类.内部含有 VertexRDD. EdgeRDD 和RDD[EdgeTriplet] 引用. GraphImpl 是 Graph 类的子类,实现了图操作.‰ 接口层:在底层 RDD 的基础之上实现了 Pregel 模型, BSP 模式的计算接口.‰ 算法层:基于 Pregel 接口实现了常用的图算法.包括: PageRank. SVDPlusPlu…

GraphX 的特点是离线计算.批量处理,基于同步的 BSP 模型(Bulk Synchronous Parallel Computing Model,整体同步并行计算模型),这样的优势在于可以提升数据处理的吞吐量和规模,但是会造成速度上稍逊一筹.目前大规模图处理框架还有基于 MPI模型的异步图计算模型 GraphLab 和同样基于 BSP 模型的 Graph 等.…

GraphX Programming Guide 概述 入门 属性 Graph 示例属性 Graph Graph 运算符 运算符的汇总表 Property 运算符 Structural 运算符 Join 运算符 邻域聚合 聚合消息 (aggregateMessages) Map Reduce Triplets Transition Guide (Legacy) 计算级别信息 收集相邻点 Caching and Uncaching Pregel API Graph 建造者 Vertex and E…

简介 spark graphx官网:http://spark.apache.org/docs/latest/graphx-programming-guide.html#overview spark graphx是基于spark core之上的一个图计算组件,graphx扩展了spark RDD,是spark对于图计算的一种抽象. 这里的图,不是“图画”的意思,是一种数据结构.这种数据结构由“点”和“线”组成,拿用户关系图来说,“点”描述的就是用户,“线”描述的就是这些用户之间的关系,所以由“点”…

一.分区策略 GraphX采用顶点分割的方式进行分布式图分区.GraphX不会沿着边划分图形,而是沿着顶点划分图形,这可以减少通信和存储的开销.从逻辑上讲,这对应于为机器分配边并允许顶点跨越多台机器.分配边的方法取决于分区策略PartitionStrategy并且对各种启发式方法进行了一些折中.用户可以使用Graph.partitionBy运算符重新划分图[可以使用不同分区策略].默认的分区策略是使用图形构造中提供的边的初始分区.但是,用户可以轻松切换到GraphX中包含的2D分区或其他启发式方…

一.简介 参考博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package graphx import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx.util.GraphGenerators import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * Created by Administrator on 2019/1…

一.简介 参考:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10186556.html 二.代码实现 package big.data.analyse.graphx import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.graphx._ import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SparkSession class Vertex…